Google शीट्स में logest फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें (उदाहरण के साथ)

आप अपने डेटा में फिट होने वाले घातीय वक्र के सूत्र की गणना करने के लिए Google शीट्स में LOGEST फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

वक्र का समीकरण निम्नलिखित रूप लेगा:

वाई = बी* ^{एमएक्स}

यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है:

 = LOGEST ( known_data_y, [known_data_x], [b], [verbose] )

सोना:

• ज्ञात_डेटा_y : ज्ञात y मानों की एक सरणी
• ज्ञात_डेटा_x : ज्ञात x मानों की एक सारणी
• बी : वैकल्पिक तर्क. यदि सत्य है, तो स्थिरांक b को सामान्य रूप से संसाधित किया जाता है। यदि गलत है, तो स्थिरांक b को 1 पर सेट किया गया है।
• वर्बोज़ : वैकल्पिक तर्क। यदि सत्य है, तो अतिरिक्त प्रतिगमन आँकड़े लौटाए जाते हैं। यदि गलत है, तो अतिरिक्त प्रतिगमन आँकड़े वापस नहीं किए जाते हैं।

निम्नलिखित चरण-दर-चरण उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

चरण 1: डेटा दर्ज करें

सबसे पहले, आइए निम्नलिखित डेटा सेट को Google शीट में दर्ज करें:

चरण 2: डेटा को विज़ुअलाइज़ करें

इसके बाद, आइए यह सत्यापित करने के लिए x बनाम y का एक त्वरित स्कैटरप्लॉट बनाएं कि डेटा वास्तव में एक घातीय वक्र का अनुसरण करता है:

हम देख सकते हैं कि डेटा वास्तव में एक घातीय वक्र का अनुसरण करता है।

चरण 3: घातीय वक्र का सूत्र खोजने के लिए LOGEST का उपयोग करें

फिर हम घातीय वक्र सूत्र की गणना करने के लिए किसी भी सेल में निम्नलिखित सूत्र टाइप कर सकते हैं:

 =LOGEST( B2:B11 , A2:A11 )

निम्नलिखित स्क्रीनशॉट दिखाता है कि व्यवहार में इस सूत्र का उपयोग कैसे करें:

आउटपुट का पहला मान m के मान को दर्शाता है और आउटपुट का दूसरा मान समीकरण में b के मान को दर्शाता है:

वाई = बी* ^{एमएक्स}

इसलिए, हम इस घातीय वक्र सूत्र को इस प्रकार लिखेंगे:

y = 1.909483 * ^1.489702x

फिर हम x के मान के आधार पर y के मान की भविष्यवाणी करने के लिए इस सूत्र का उपयोग कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि xa का मान 8 है तो हम अनुमान लगाते हैं कि y का मान 46.31 है:

y = 1.909483 * 1.489702 ⁸ = 46.31

चरण 4 (वैकल्पिक): अतिरिक्त प्रतिगमन आँकड़े देखें

फिट किए गए प्रतिगमन समीकरण के लिए अतिरिक्त प्रतिगमन आँकड़े प्रदर्शित करने के लिए हम LOGEST फ़ंक्शन में विस्तृत तर्क मान को TRUE के बराबर सेट कर सकते हैं:

परिणाम में प्रत्येक मान की व्याख्या करने का तरीका यहां बताया गया है:

• m के लिए मानक त्रुटि 0.02206 है।
• बी के लिए मानक त्रुटि 0.136879 है।
• मॉडल का R ² .97608 है।
• y के लिए मानक त्रुटि .200371 है।
• एफ आँकड़ा 326.4436 है।
• स्वतंत्रता की कोटियाँ 8 हैं।
• वर्गों का समाश्रयण योग 13.106169 है।
• वर्गों का शेष योग .321187 है।

सामान्य तौर पर, इन अतिरिक्त आँकड़ों में सबसे अधिक रुचि का माप आर ² मान है, जो प्रतिक्रिया चर में भिन्नता के अनुपात का प्रतिनिधित्व करता है जिसे भविष्यवक्ता चर द्वारा समझाया जा सकता है।

R ² का मान 0 से 1 तक भिन्न हो सकता है।

चूँकि इस विशेष मॉडल का R ^2, 1 के करीब है, यह हमें बताता है कि भविष्यवक्ता चर x प्रतिक्रिया चर y के मूल्य की अच्छी तरह से भविष्यवाणी करता है।

संबंधित: एक अच्छा आर-वर्ग मान क्या है?

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि Google शीट्स में अन्य सामान्य चीजें कैसे करें:

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